Regulatory interplay between SR proteins governs<i>CLK1</i>kinase splice variants production
Notice bibliographique
Résumé
The CLK1 kinase phosphorylates SR proteins to modulate their splicing regulatory activity. Skipping of alternative exon 4 on the CLK1 pre-mRNA produces a CLK1 variant lacking the catalytic site. Here, we aimed to understand how various SR proteins integrate into the regulatory program that controls CLK1 exon 4 splicing. Previously, we observed that the depletion of SRSF10 promoted the inclusion of CLK1 exon 4. Using the expression of tagged proteins and CRISPR/Cas9-mediated knockouts in HCT116 cells, we now identify TRA2β, TRA2α, SRSF4, SRSF5, SRSF7, SRSF8, and SRSF9 as activators of exon 4 inclusion. In contrast, SRSF3, SRSF10, and SRSF12 elicit exon 4 skipping. Using CRISPR/dCas13Rx and RNA immunoprecipitation assays, we map an enhancer in exon 4 interacting with TRA2β. Notably, CLK1 kinase inhibitors antagonized the repressor activity of HA-SRSF10, HA-SRSF12, and HA-SRSF3. Our results suggest that CLK1 exon 4 inclusion is determined primarily by a balance between the activities of TRA2 proteins and CLK-phosphorylated SRSF3. CLK-phosphorylated SRSF10 and SRSF12 would interact with TRA2 proteins to prevent their enhancer activity, allowing SRSF3 to enforce exon 4 skipping more efficiently. Our study provides insight into the complex regulatory network controlling the alternative splicing of CLK1 , which uses CLK1-mediated phosphorylation of SR proteins to regulate the inclusion of catalytic exon 4 in CLK1 transcripts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».